K均值聚类算法

K均值聚类算法也叫K-means聚类算法,是一种无监督学习算法。二、基本原理假设有一个新开办的大学,即便还没有开设任何的社团,有不同兴趣爱好的同学们依然会不自觉的很快聚在一起,比如喜欢打篮球的、喜欢打乒乓球的、喜欢音乐的等等。这时候就可以顺势开设篮球社团、乒乓球社团、音乐社团,再有同学想加入社团的时...

你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?

这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。如果对无监督学习的基本概念还不太清...

USPTO《2024年7月主题适格示例集》全译(二)

聚类可以使用公开的K均值算法或本领域普通技术人员已知的任何其他算法。步骤(e)要求对聚类应用二进制掩码。对于本领域的普通技术人员来说,“应用二进制掩码”的通常含义就是使用二进制矩阵来指示哪些表述的部分应该打开或关闭的数学运算。这种掩码可以用本领域已知的任何方式进行,例如,对两个数字进行位操作或将二进制矩...

微美全息(NASDAQ:WIMI)布局用于数据流聚类的多视图表示学习算法

多视图表示学习算法可以为数据流聚类问题提供有效的解决方案,WIMI微美全息多视图表示学习算法是一种将数据从多个视图中学习并融合得到更全面的表示的方法。在数据流聚类中,可以使用多个视图来表示数据流的不同方面,例如时间序列视图、空间视图等,每个视图可以提供不同的信息。通过学习每个视图的特征表示,发现数据中的潜在...

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

插值算法:短期预测、完善补全数据、插值函数、拉格朗日插值法、三次样条插值法…评价类模型常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等(www.e993.com)2024年11月18日。数学建模中,评价类模型是一类比较基础的数学模型之一,往往是对应生活中的一些实际问题。评价模型用于对某...

AI底层算法创新的专利撰写:如何兼顾权利要求保护范围和客体问题?

“如果权利要求的解决方案涉及深度学习、分类聚类等人工智能、大数据算法的改进,该算法与计算机系统的内部结构存在特定技术关联,能够解决如何提升硬件运算效率或执行效果的技术问题,包括减少数据存储量、减少数据传输量、提高硬件处理速度等,从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果,则该权利要求限定的解决方案...

策略产品经理:模型训练常知的六种算法

4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。

网络质量看“浪潮云图”,运营商无线规划的好帮手

适站化问题聚类在DBSCAN基础算法的基础上,平台引入不同场景类型的宏站单站覆盖能力和不同楼宇类型室分单站组网能力限制因子,提出具备自动规划能力的网络问题加限型DBSCAN聚类算法,确保每个聚类的栅格、楼宇问题点刚好可以由一个合适的宏站、室分解决。多维度协同规划...

北京遥测技术研究所2025年博士、硕士研究生招生简章

2)Bayes决策理论和有关计算3)线性判别函数和多层神经网络??两类问题的判别准则,多类问题的判别准则;??感知器算法,扩展的感知器算法,最小均方误差算法,支持矢量机;??前馈神经网络分类器的基本结构,前馈运算的方法;??误差反向传播算法。4)非监督学习与聚类...